2025-10-22 11:55 湖北
AI Agent 是当前科技领域的热门概念，但随着应用深入，其在规划、记忆与协作等核心功能上面临复杂关系处理的瓶颈。如何突破？答案或许藏在Graph中，它凭借强大的关联分析能力，结合AI Agent的自主决策特性，能够高效支撑复杂关系推理与动态决策。然而，该方向在多模态扩展、高效协作机制和深度推理能力三方面仍存在研究空白。此方向发表论文的关键，在于提出新颖的智能体协作范式，或解决实际场景中的图谱推理难题。
为帮助大家快速把握研究方向、定位创新点，本文精选了18篇Graph+AI Agent相关的最新论文，供参考学习。
扫码回复【图智能】领取论文合集1.From Local to Global: A GraphRAG Approach to Query-Focused Summarization【要点】本文提出了一种基于图神经网络（GNN）和深度强化学习（MARL）的异构多智能体系统在通信限制下的任务分配方法，实现了无需中央协调的高效任务分配。【方法】研究采用集成图神经网络与集中训练分布式执行（CTDE）框架，并利用定制的近端策略优化（PPO）算法进行多智能体强化学习。【实验】在3D网格环境中，使用基于保留的A和R路径规划算法进行成本计算和路径规划，实验结果显示，该方法实现了92.5%的任务分配率和7.49的方法效率，优于基于贪心方法的启发式分布式基线，并展现了在多达20个智能体下的可扩展性和对动态生成任务的鲁棒性。2.From Local to Global: A GraphRAG Approach to Query-Focused Summarization【要点】本文提出了一种基于图的RAG方法用于针对私有文本语料库的问题回答，能够扩展到用户问题的广泛性和被索引的信息量，通过构建一个实体知识图和生成社区摘要来回答用户的问题。【方法】本文使用了LLM构建了一个基于图的文本索引，通过两个阶段，首先通过源文件派生出实体知识图，然后为所有密切相关的实体组预先生成社区摘要。【实验】在1百万令牌范围内的数据集的一类全局意义任务中，本文表明Graph RAG方法相对于朴素的RAG基线来说在产生的答案的综合性和多样性方面都有重大的改善。3.Enhancing the Patent Matching Capability of Large Language Models Via the Memory Graph【要点】本研究提出MemGraph方法，通过集成参数记忆中的记忆图来增强大型语言模型在专利匹配方面的能力，提高了模型对专利语义的理解和匹配准确度。【方法】MemGraph方法利用大型语言模型的参数记忆构建记忆图，引导模型遍历记忆以识别专利中的相关实体，并将这些实体归入相应的本体中，以此提升模型对专利语义的理解。【实验】在PatentMatch数据集上的实验结果表明，MemGraph方法有效提高了专利匹配的性能，实现了17.68%的准确度提升，并展示了该方法在不同大型语言模型中应用的泛化能力和增强内部推理过程的能力。4.A-MEM: Agentic Memory for LLM Agents【要点】本文提出了A-MEM，一种面向大型语言模型（LLM）代理的新型动态记忆系统，通过借鉴Zettelkasten方法，实现了更适应性和情境感知的记忆管理。【方法】A-MEM系统通过动态索引和链接创建相互关联的知识网络，新记忆的加入会引发对历史记忆的分析，以建立有意义的连接，并允许记忆网络持续优化其理解。【实验】研究者在六个基础模型上进行了实证实验，结果表明A-MEM相较于现有最先进水平（SOTA）基线有显著提升。扫码回复【图智能】领取论文合集【LLM核心瓶颈破局】直播来啦！紧跟Thinking Machines新突破！今晚19点解锁一致性评测与部署策略！
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